基于正交滤波器组的语音DPCM编解码算法matlab仿真

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了基于正交滤波器组的语音DPCM编解码算法matlab仿真。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

目录

1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

3.部分核心程序

4.算法理论概述

5.算法完整程序工程


1.算法运行效果图预览

基于正交滤波器组的语音DPCM编解码算法matlab仿真,MATLAB算法开发,# 视频语音,matlab,语音编码,DPCM编码

 基于正交滤波器组的语音DPCM编解码算法matlab仿真,MATLAB算法开发,# 视频语音,matlab,语音编码,DPCM编码

 基于正交滤波器组的语音DPCM编解码算法matlab仿真,MATLAB算法开发,# 视频语音,matlab,语音编码,DPCM编码

 基于正交滤波器组的语音DPCM编解码算法matlab仿真,MATLAB算法开发,# 视频语音,matlab,语音编码,DPCM编码

 基于正交滤波器组的语音DPCM编解码算法matlab仿真,MATLAB算法开发,# 视频语音,matlab,语音编码,DPCM编码

 基于正交滤波器组的语音DPCM编解码算法matlab仿真,MATLAB算法开发,# 视频语音,matlab,语音编码,DPCM编码

2.算法运行软件版本

matlab2022a

3.部分核心程序

...........................................................
   
g0=zeros(1,lenH);
g1=zeros(1,lenH);
for n=1:lenH
     g0(n)=2*h0(n);
     g1(n)=-2*((-1)^(n-1))*h0(n);
end



[x00,r1] = DPCM_function(x0);              %DPCM编码2
[x11,r2] = DPCM_function(x1);              %DPCM编码2

%DPCM编码具体过程

for i=1:396222
x0_tmp(i)=x0(i);
end
compd=(compand(x0_tmp,87.6,1,'A/compressor'))';
k=2^1;
codebook=(linspace(-1,1,k))';
pre=([0 1])';
partition=(linspace(-1,1,k-1))';
c0=dpcmenco(compd,codebook,partition,pre)
%============================================================
for i=1:396222
x1_tmp(i)=x1(i);
end
compd=(compand(x1_tmp,87.6,1,'A/compressor'))';
k=2^1;
codebook=(linspace(-1,1,k))';
pre=([0 1])';
partition=(linspace(-1,1,k-1))';
c1=dpcmenco(compd,codebook,partition,pre)
% %DPCM编码具体过程
% figure(6); plotspec(c0,Ts);title('第一路信号DPCM编码后的时域和频域波形')
% figure(7); plotspec(c1,Ts);title('第二路信号DPCM编码后的时域和频域波形')



figure(8); plotspec(x00,Ts);       title('第一路信号DPCM编码后的时域和频域波形')
figure(9); plotspec(x11,Ts);       title('第二路信号DPCM编码后的时域和频域波形')
y0=filter(g0,1,x00);
y1=filter(g1,1,x11);
figure(10); plotspec(y0,Ts);           title('第一路滤波信号的时域和频域波形')
figure(11); plotspec(y1,Ts);           title('第二路滤波信号的时域和频域波形')



X=y0+y1;
figure(12); plotspec(X,Ts);           title('最后处理后的时域和频域波形')
sound(X, fs);			              %播放此音频
pause(15)

%=====================求编码速率=============================================
r1
r2
03_001m

4.算法理论概述

       在语音信号处理中,一种常见的编解码技术是差分脉冲编码调制(DPCM)。DPCM是一种无损或有损压缩技术,通过利用信号中的冗余性来减少数据传输或存储所需的比特数。在DPCM编解码中,滤波器是关键组件之一,用于对原始语音信号进行预处理和恢复。

1.差分脉冲编码调制(DPCM):
       DPCM是一种用于无损或有损压缩的数据编码技术。它利用信号中的差异和冗余信息来减少传输或存储所需的数据量。DPCM编码的一般原理是在编码端对输入信号进行预测,然后将预测误差进行编码传输,接收端根据已知的预测值和预测误差进行解码和恢复原始信号。

2.正交滤波器组:
       正交滤波器组是指一组具有正交性质的滤波器,其中每个滤波器的频率响应与其他滤波器互相正交。正交滤波器组在信号处理中有广泛应用,特别是在子带滤波器设计和信号压缩方面。它们可以将输入信号分解成不同的频率子带,从而提取信号的频域特征。

3.实现过程:
       基于正交滤波器组的语音DPCM编解码主要分为以下步骤:预处理、正交滤波器组的构建、DPCM编码和解码。下面将详细介绍每个步骤:
       预处理阶段是对原始语音信号进行必要的处理,以提高编码的效率和解码的准确性。常见的预处理步骤包括:信号归一化(使信号范围在[-1, 1]之间)、降噪(可选)、分帧(将信号分成较短的时间段)、加窗(对每帧信号加窗以减少频谱泄漏)等。
       构建正交滤波器组通常采用多频带滤波器组设计方法,如基于小波变换的滤波器组。小波变换是一种基于正交滤波器组的信号分解方法,它将信号分解成不同频率的子带。最常见的小波变换是离散小波变换(DWT)。

       在DWT中,信号经过一系列低通和高通滤波器的卷积和下采样,得到低频子带和高频子带。这个过程可以通过滤波器组的频率响应来描述,其中低频滤波器H0(z)和高频滤波器H1(z)构成正交滤波器组。

低频滤波器:H0(z) = h0(0) + h0(1)z^(-1) + h0(2)z^(-2) + ... + h0(N-1)z^(-(N-1))
高频滤波器:H1(z) = h1(0) + h1(1)z^(-1) + h1(2)z^(-2) + ... + h1(N-1)z^(-(N-1))

        其中,N是滤波器的长度,h0和h1是滤波器的系数。为了实现正交性,这两个滤波器需要满足一定的条件,例如:

h0和h1的长度为N,且满足h0(n) = (-1)^(N-1)h1(N-1-n),其中n = 0, 1, ..., N-1。
h0和h1之间的点积为0,即∑(h0(i)*h1(i)) = 0。
DPCM编码:
       DPCM编码的关键是对信号进行预测和计算预测误差。在基于正交滤波器组的DPCM编码中,我们将每个子带信号看作一个独立的信号进行处理。首先,输入信号通过DWT分解为多个子带信号。
假设x(n)是原始语音信号,x_i(n)表示第i个子带信号。预测器对每个子带信号进行预测,得到预测值x_hat_i(n)。预测误差e_i(n)定义为实际值与预测值之间的差异:
e_i(n) = x_i(n) - x_hat_i(n)

可以使用不同的预测器,例如前向预测、线性预测等,具体选择取决于应用场景和性能要求。

DPCM解码:
在接收端,接收到预测误差e_i(n)后,可以利用预测误差和预测值x_hat_i(n)来恢复原始信号x_i(n):
x_i(n) = e_i(n) + x_hat_i(n)
对所有子带信号进行解码,然后通过反向DWT合成得到重建的原始语音信号。

4、应用领域:
       基于正交滤波器组的语音DPCM编解码在语音信号处理和通信领域具有广泛的应用。其中一些典型的应用包括:

       语音通信系统:在语音通信中,为了降低带宽和传输延迟,通常需要对语音信号进行压缩和编码。基于正交滤波器组的DPCM编解码技术可以有效地压缩语音信号,实现高质量的语音通信。

       语音存储:在语音存储和语音文件传输中,基于正交滤波器组的DPCM编解码可以将语音信号压缩为更小的数据量,节省存储空间和传输带宽。

       语音识别:在语音识别系统中,为了提取语音信号的特征并降低计算复杂性,常常使用正交滤波器组进行预处理。DPCM编解码可以在语音识别前后对信号进行压缩和解压缩。

       语音加密:基于正交滤波器组的DPCM编解码可以用于语音加密,通过对预测误差进行加密来保护语音隐私和安全。

5.算法完整程序工程

OOOOO

OOO

O文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-618640.html

到了这里,关于基于正交滤波器组的语音DPCM编解码算法matlab仿真的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 165基于matlab的各类滤波器

    基于matlab的各类滤波器。汉宁窗设计Ⅰ型数字高通滤波器、切比雪夫一致逼近法设计FIR数字低通滤波器、模拟Butterworth滤波器设计数字低通滤波器、频域抽样法的FIR数字带阻滤波器设计、频域抽样法的FIR数字带通滤波器设计、汉宁窗的FIR数字高通滤波器设计、双线性法设计巴

    2024年02月20日
    浏览(34)
  • 基于FPGA的RC滤波器设计实现

    目录 简介: 传递函数 FPGA代码实现 总结 RC滤波器的特性基本情况介绍 RC一阶低通滤波介绍;RC滤波器电路简单,抗干扰性强,有较好的低频性能,并且选用标准的阻容元件易得,所以在工程测试的领域中最经常用到的滤波器是RC滤波器。 这里我们主要认识和介绍低通滤波器。

    2024年02月16日
    浏览(37)
  • 基于FPGA的IIR滤波器的实现

    IIR滤波器原理以及架构在此不做阐述,如何从模拟滤波器到数字滤波器进行设计,可参考 https://blog.csdn.net/k331922164/article/details/117265704?spm=1001.2101.3001.6661.1utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromBaidu%7ERate-1-117265704-blog-123083652.235%5Ev38%5Epc_relevant_anti_t3_based

    2024年02月04日
    浏览(38)
  • 【状态估计】基于卡尔曼滤波器和扩展卡尔曼滤波器用于 INS/GNSS 导航、目标跟踪和地形参考导航研究(Matlab代码实现)

    💥💥💞💞 欢迎来到本博客 ❤️❤️💥💥 🏆博主优势: 🌞🌞🌞 博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。 ⛳️ 座右铭: 行百里者,半于九十。 📋📋📋 本文目录如下: 🎁🎁🎁 目录 💥1 概述 📚2 运行结果  2.1 算例1 ​ 2.2 算例2  2.3 算例3 🎉3 参

    2024年02月11日
    浏览(50)
  • 基于山景BP10128音频处理器高通滤波器算法设计

    + hezkz17进数字音频答疑 山景BP10128音频处理器是一款高性能的数字信号处理器,专门用于音频信号的处理和增强。它采用先进的数字信号处理技术和算法,能够对音频信号进行实时处理,并且具有高效、稳定、可靠等特点。 该处理器具有以下主要功能: 均衡器:支持低音、中

    2024年02月09日
    浏览(45)
  • 基于Quartues ii和Modelsim的FIR滤波器仿真

    本设计需要实现基于FPGA的FIR低通滤波,采样频率5MHz,截止频率100kHz,利用Matlab设计FIR滤波器系数,并生成测试数据保存至txt文件。在Quartues ii中编写FIR滤波器模块,联合Modelsim进行功能仿真,观察滤波效果。 本设计分为两个部分,一个是MATLAB中测试数据的产生和FIR滤波器的设

    2023年04月16日
    浏览(27)
  • 【VHDL笔记】 FIR滤波器的设计(基于Quartus II软件)

    PS:此文章仅供参考 本文介绍了使用VHDL语言实现一个FIR滤波器的设计 以下是本篇文章正文内容,代码可供参考 通常数字滤波器常用于修正或改变时域中信号的属性。学过信号与系统的同学应该知道,最为普通的数字滤波器就是 线性时不变量(LTI)滤波器,线性时不变量滤波

    2023年04月13日
    浏览(50)
  • 25、基于原型的切比雪夫低通滤波器匹配设计理论

    低通滤波器匹配网络其实就是在滤波的基础上增加了一个阻抗变换的作用,其设计参数包含阻抗变换比、设计带宽参数等等,因为其良好的匹配特性所以经常使用在功率放大器的设计之中。如MTT文章: Design of Highly Efficient Broadband Class-E Power Amplifier Using Synthesized Low-Pass Matchin

    2024年02月08日
    浏览(45)
  • m基于FPGA的积分梳状CIC滤波器verilog设计

    目录 1.算法描述 2.仿真效果预览 3.verilog核心程序 4.完整FPGA 积分梳状滤波器,是指该滤波器的冲激响应具有如下形式: 其物理框图如图所示: 可见,CIC滤波器是由两部分组成:累积器H1和H2梳状滤波器的级联。        现若假设用N级CIC滤波器来代替,每一级的滤波器系数长度

    2024年02月14日
    浏览(31)
  • Python环境下基于自适应滤波器的音频信号(wav格式)降噪方法

    Python的集成环境我一般使用的是 Winpython , Winpytho 脱胎于pythonxy,面向 科学计算 , 兼顾数据分析与挖掘 ;Anaconda 主要面向数据分析与挖掘方面 ,在大数据处理方面有自己特色的一些包; Winpytho 强调 便携性 ,被做成绿色软件,不写入注册表,安装其实就是解压到某个文件夹

    2024年01月18日
    浏览(40)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包